(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファンシーヤーン（９）の特徴付け方法であって、
前記ファンシーヤーン（９）の少なくとも一つの特性を前記ファンシーヤーン（９）の長手方向（ｘ）沿ってスキャンし、
前記スキャンの値を評価し、
前記評価の結果を出力するものにおいて、
前記評価の少なくとも一つの結果がグラフ表示の形で出力され、
前記グラフ表示が三次元空間にある面であり、この三次元空間の一次元がスラブ長（ＬＥ）を示し、二次元がスラブ（９２）の増加質量（ΔＭ）または径増分を示し、三次元がスラブ特性（ＬＥ、ΔＭ）としてのスラブ長（ＬＥ）及びスラブの増加質量（ΔＭ）または径増分の観察される頻度（Ｈ）を示すか、または
前記グラフ表示が、スラブ長軸とスラブ増加質量軸または径増分軸とによって規定される面の投影である、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
スラブ（９２）の異なる集合（１１１〜１１３）が前記グラフ表示によって識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
スラブ（９２）の前記識別された集合（１１１〜１１３）が互いにかつ／または外れ値から区画される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記評価の際、前記スキャン値から測定曲線（Ｍ（ｘ））が形成され、前記測定曲線（Ｍ（ｘ））より下の面積（Ａ（ｘ））が算出される、請求項１〜３の１つに記載の方法。
【請求項５】
前記測定曲線（Ｍ（ｘ））と前に求められたベース糸質量（ＭＳ）または前に求められたベース糸径との間の面積（Ａ（ｘ））が算出される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも一つのスキャンされる特性が、前記ファンシーヤーン（９）の質量（Ｍ）および／または径である、請求項１〜５の１つに記載の方法。
【請求項７】
前記評価の結果が、ベース糸質量（ＭＳ）、ベース糸径、ベーシ糸長（ＬＳ）、スラブ（９２）の増加質量（ΔＭ）、スラブ径増分、スラブ径、スラブ長（ＬＥ）、スラブ総質量（ＭＥ）、平均糸番手、単位長さあたりのスラブ数、パターン長、サブパターン長、形状および色彩を含むファンシーヤーンパラメータの群から選択される、請求項１〜６の１つに記載の方法。
【請求項８】
各スラブ（９２、９２’）に通し番号が割り当てられ、前記通し番号が対応するスラブ（９２）のパラメータと共に記憶される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記評価の結果が、ファンシーヤーンパラメータの最小値、最大値、平均値、および／または標準偏差値、および／または糸の単位長あたりのスラブ（９２）数である、請求項７または８項に記載の方法。
【請求項１０】
前記評価が前記スキャン値の平滑化または理想化を含んでいる、請求項１〜９の１つに記載の方法。
【請求項１１】
前記評価が平滑化または理想化されたスキャン値と当初のスキャン値との関連付けを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記関連付けが差の形成である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記平滑化または理想化が、直線部分による近似化を含み、前記ファンシーヤーン（９）のスラブ（９２、９２’）が、台形、三角形または長方形に近似される、請求項１０〜１２の１つに記載の方法。
【請求項１４】
前記評価が前記スキャン値のフィルタリングを含む、請求項１〜１３の１つに記載の方法。
【請求項１５】
前記平滑化または理想化されたスキャン値のグラフ表示および／または前記関連付けから得られるデータのグラフ表示が出力される、請求項１１または１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、請求項１の上位概念に記載のファンシーヤーンの特徴付け方法に関する。本発明は、繊維研究所（オフライン）だけでなく、例えば紡錘作業や巻繊作業など、繊維生産（オンライン）にも適用可能である。
【背景技術】
【０００２】  ファンシーヤーンは、その構造または繊維の組成が通常のスムースヤーンとは異なる糸のことである。このファンシーヤーンは、機織工場やメリヤス工場の製品において、品質を向上させるための要素として利用されている。ファンシーヤーンは通常、スラブと呼ばれる複数の厚いまたは薄い箇所を有する。スラブ径は、スラブどうしの間にある、ベース糸と呼ばれる糸の径よりも非常に大きいまたは小さい。ところが、意図的に厚さに変化を付けて構造化された糸でも、ベース糸が識別されずに、ファンシーヤーンとして数えられることがある。そこで、益々の需要が見込まれるファンシーヤーンに関して、信頼性が高く有効な特徴付け方法が求められている。ベース糸径、スラブ径増分、スラブ質量、スラブ長、スラブ間距離などといった変数は、特に重要である。このような変数は、例えば、現在のファンシーヤーンの品質管理や、特定のファンシーヤーン複製に必要な製造パラメータの識別に使用できる。【０００３】  糸の特徴付け方法および装置は、既知である。これらは通常、糸を長手方向に容量スキャンおよび／または光スキャンする方法に基づいている。容量スキャンの動作原理では、糸の質量に対応する信号が付与されるが、光スキャンの動作原理では、糸の径に比例した信号が供給される。スキャン信号は、アナログ方式またはデジタル方式で評価され、評価の一つまたは複数の結果が出力される。このような糸の特徴付け方法および装置の例が、欧州特許出願公開第０５７８９７５号または欧州特許出願公開第０２４９７４１号に開示されている。いずれも、本保護資産の権利所有者によって世界中で販売されている、糸試験システムのＵＳＴＥＲ▲Ｒ▼ＴＥＳＴＥＲに関するものである。【０００４】  糸の色彩に関する情報、すなわち分光反射特性に関する情報の取得についても既知である。例えば国際公開第２００４／０４４５７９号において、糸に光を当てるための多色の光源が提供される。糸によって反射される光は、少なくとも二種類の異なるスペクトル域内で個別に検出される。少なくとも二種類の検出信号から、糸の色彩に関する情報が得られる。異なる波長における、繊維材料の同時光スキャンもまた、スイス特許第６７４３７９号または独国特許第１９８５９２７４号から既知である。【０００５】  国際公開第２００５／０７１１５０号、国際公開第２００５／０３８１０５号および国際公開第２００５／０３７６９９号は、特にファンシーヤーンについて言及している。国際公開第２００５／０３７６９９Ａ１号の教示内容を、以下に要約する。
●ベース糸の径の判定方法。最初に、長い糸長にわたって、糸径の平均値を算出する。この平均値を糸径の個々の値から減算する。他の負の値に隣接した、測定済みの負の値の平均値をベース糸径として定義する。
●スラブの始点、終点および長さの判定方法。スラブの始点は、ベース糸の上限径を超えたときに存在し、その径が限界値を超えた部分は、特定の糸の長さにわたって持続している。限界径を下回ったときが、スラブの終点であり、その径が限界値を下回った部分は、ある一定の糸長にわたって持続している。スラブ長は、スラブの始点とスラブの終点との間の距離を表す。
●スラブ径の判定方法。スラブ内で、複数の最大径を判定する。スラブ径は、これら最大径の平均値として定義される。【０００６】  上述の教示内容により、ファンシーヤーンの有効な特徴付けが可能となるが、いくつかの欠陥も存在している。大量のデータが発生するので、結果が曖昧となり、処理が困難となる。読出しを明確に表現するための好適な可能性に関する詳細については、記載されていない。開示の方法では、ベース糸の径が長すぎたりスラブ長が短すぎたりする結果となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  本発明の目的は、測定結果を明確に表示するファンシーヤーンの特徴付け方法を明示することである。発生したデータは、国際公開第２００５／０３７６８８号の教示内容と比較して削減すべきである。さらに本発明により、例えばスラブに関するデータや、糸の不完全に関するデータ、というように、発生したデータを適切な方法によって特定の種類に分類することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  本発明の目的は、請求項１に記載されている方法によって達成される。各独立請求項には、好ましい実施形態が具体的に記載されている。【０００９】  好ましくは一連のスラブとベース糸を備えるファンシーヤーンの、本発明による特徴付け方法によれば、ファンシーヤーンの少なくとも一つの特性を、ファンシーヤーンの長手方向沿いにスキャンすることができる。そこで得られたスキャン値が評価される。評価の少なくとも一つの結果は、グラフ表示の形で出力される。グラフ表示は、三次元空間にある面であり、その一次元はスラブ長、二次元はスラブの増加質量又は径増分、三次元はスラブ特性の観察される頻度を示す。その代わりにスラブ長軸と増加質量軸または径増分軸とにより形成される面へのこのような面の投影である。そのようなグラフ表示は発生したデータ量を削減する。そのため、結果を視覚的にすばやく認識することができる。この方法により、データを異なる分類に分けることも可能である。好ましい実施形態では、グラフ表示は散布図であり、スキャンされた特性の少なくともひとつはファンシーヤーンの質量または径である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】  以下、添付図面を参照しながら、本発明についてさら詳細に説明する。【００１１】  図１に、本発明による方法を実施するための装置１を模式的に示す。前記装置には、ベース糸９１とスラブヤーン９２および９２’とを含み、矢印ｘで示す長手方向に移動する、ファンシーヤーン９をスキャンするスキャン部２が備わっている。ここでの「スキャン」とは、前記ファンシーヤーン９を、好適に等間隔の複数位置において、順次読出し記録するという意味であることを理解されたい。前記スキャン部２自体は既知であるため、本明細書でさらに詳細に説明する必要はない。前記スキャン部２は、容量センサ、光センサまたは他のセンサを備え、さらに、複数の同じまたは異なるセンサを備えてもよい。前記スキャン部２は、前記読出しを事前に評価する評価部も備えることができる。前記評価部は、第一のデータリード線２３上で、前記ファンシーヤーン９の質量、厚さまたはその他の特性に関する指標となる、好ましい電気信号を出力する。【００１２】  前記第一のデータリード線２３は、前記スキャン部２の出力信号を評価するのに好適な、評価部３に引き込まれている。したがって、前記第一のデータリード線２３には、例えばマイクロプロセッサなどといった、好適なアナログおよび／またはデジタル評価部が備わっている。この前記第一のデータリード線２３は、さらに、データを格納するためのメモリー装置などといった、別の装置を備えてもよい。前記評価部３は、コンピュータであることが好ましい。【００１３】  前記装置１はさらに、実測データおよび／または評価の結果を出力する出力部４を備える。前記出力部４は、第二のデータリード線３４を介して前記評価部３に接続されている。前記出力部４は、例えば、モニターおよび／またはプリンターであって良い。前記装置１には、ユーザー側でデータを入力するための入力部５を備えることが好ましい。前記入力部５は、例えば、キーボード、マウスおよび／またはタッチスクリーンなどであって良い。【００１４】  図２に、前記スキャン部２の出力信号１００の一例を示す。これにより、例えば前記ファンシーヤーン９の長さ単位（図１を参照）あたりの質量Ｍの指標となる変数が、前記ファンシーヤーン９の長さを示すｘ軸方向にプロットされる。このような測定信号Ｍは通常、糸の容量センサによって付与される。前記ファンシーヤーン９の厚さも、長さ軸ｘ方向に、同様の方法で示されるが、縦軸と横軸とでは、目盛のほか分解能が異なる可能性がある。厚さ信号は通常、光糸センサによって供給される。曲線Ｍ（ｘ）は、連続しているとは限らないが、通常、数ミリメートルごとの間隔で前記ファンシーヤーン９上に設けられたスキャンポイント（図２に図示せず）を用いて構成される。前記間隔は、前記スキャン部２のスキャン速度と前記ファンシーヤーン９の移動速度によって異なる。信号Ｍ（ｘ）は、ベース糸質量ＭＳまたはベース糸径に対応する、ノイズフロア１０１を含む。スラブに対応するピーク１０２は、前記ノイズフロア１０１から大きく突出している。前記ピーク１０２があることによって、長いヤーン長にわたる読出しＭ（ｘ）の平均値ＭＭが、前記ノイズフロア１０１に対してかなり高くなるので、前��ベース糸質量ＭＳの指標としては好適とはいえない。ところで、図２およびそれ以降の考察内容は例示に過ぎず、本発明の内容を限定するものではないことに留意されたい。また、ファンシーヤーンやベース糸の種類も限定されない。【００１５】  ベース糸質量ＭＳは、以下のように、本発明によって判定することが好ましい。ここでは、図２に示されている実測質量Ｍの頻度分布Ｈ（Ｍ）を判定する。このような頻度分布Ｈ（Ｍ）は、図３に模式的に示されている。長い糸長にわたる頻度分布Ｈ（Ｍ）の判定における糸長とは、例えば少なくとも１０箇所、好ましくは少なくとも１００箇所の、多数のスラブを含むものとして理解されたい。前記ファンシーヤーン９の頻度分布Ｈ（Ｍ）には、少なくとも二つの極大値１２１、１２２が含まれている。すなわち、前記ベース糸９１に関する第一の極大値１２１と、スラブ９２、９２’．．．に関する少なくとも一つの第二の極大値とが含まれている。定義から、実質的に全ての前記極大値１２１、１２２の中で、最小質量Ｍを持つ前記ベース糸９１に属するのは、前記極大値１２１だけである。したがって、前記極大値１２１が頻度分布Ｈ（Ｍ）において生じる最小質量Ｍを、ベース糸質量ＭＳとする。糸本体または前記ベース糸９１の糸数は、ベース糸質量ＭＳから算出される。同様の方法により、ベース糸の径を算出することもできる。【００１６】  本発明による、ベース糸質量を判定する方法の別の実施形態によれば、頻度分布Ｈ（Ｍ）において前記極大値１２１が生じる最小質量を含む、質量インターバルＩＭが定義される（図３を参照）。質量インターバルＩＭは、「最小」質量に関して対称的であってもよいが、必ずしもその必要はない、つまり、「最小」質量は、最小インターバルＩＭの中間であってもよいが、必ずしもその必要はない。質量インターバルＩＭの上限は、全体的質量平均ＭＭの未満において選択することが好ましい。質量インターバルＩＭの幅と位置は、前記評価部３によって自動的に算出される、例えば、「最小」質量の±５％など、固定方法で事前に規定されたものであってもよいし、またはユーザーが入力してもよい。平均値は、この質量インターバルＩＭで実測された全ての質量Ｍに対して後で生成される。ベース糸質量は、この平均値として定義される。【００１７】  図４に、図２の測定曲線Ｍ（ｘ）の断面をさらに詳細に示す。以後、スラブ長ＬＥ、スラブ間距離ＬＳ、増加質量ΔＭおよびスラブ総質量ＭＥなどのさらなるファンシーヤーンパラメータを求める方法について、図４を参照しながら説明していく。【００１８】  スラブ９２の始点１０３と終点１０４とを確定するため、ベース糸質量Ｍｓより大きい既定の閾値ＭＴを設ける。閾値ＭＴは、例えば「ベース糸質量ＭＳの１１０％」などとして、前記評価部３によって自動的に算出されても、ユーザーによって入力されても良い。前記スラブ９２の始点１０３は、ノイズフロア１０１が閾値ＭＴを超えたときの点である。外れ値によるアーチファクトを排除するために、既定の糸長にわたる限界値を超える箇所の存在、すなわち、閾値ＭＴを超える測定ポイントに続き、閾値ＭＴよりも高い値を有するさらなる測定ポイントの存在をコントロールすることも可能である。��た、さらに正確に前記スラブ９２の前記始点１０３を定めるには、前記スラブ９２の前記始点１０３を、読出しがベース糸質量ＭＳに対して初めて小さくまたは等しくなる点、すなわち別の既定値または算出値より小さくまたは等しくなる点まで、測定曲線Ｍ（ｘ）上をかなり負の方向に遡る。そしてこれを、スラブ９２の始点１０３とする。前記スラブ９２の前記終点１０４も、同様の方法で、必要な変更を加えて判定される。読出しが、信号ピーク１０２の閾値ＭＴを超えると、読出しがベース糸質量ＭＳより小さくなるまたは等しくなるまで、測定曲線Ｍ（ｘ）上をかなり正の方向に進める。必要に応じて、別の閾値を用いてスラブの前記始点１０３とスラブの前記終点１０４とを判定することも可能である。【００１９】  本発明によるスラブ長ＬＥは、前記スラブ９２の前記始点１０３と前記終点１０４との間の距離である。スラブ間距離ＬＳは、スラブの前記終点１０４と、後続の信号ピーク１０２’が属する後続スラブ９２’の始点１０３’との間の距離である。二つの隣接したスラブ９２および９２’間の距離は、スラブ長とスラブ間距離の合算値ＬＥ＋ＬＳと表わされる。スラブ長ＬＥおよびスラブ間距離ＬＳは、２センチメートルないし数メートルであることが一般的である。【００２０】  前記ファンシーヤーン９の径増分におおよそ一致する増加質量ΔＭは、もっとも単純な事例では、対応する前記信号ピーク１０２の最大値１０５とベース糸質量Ｍｓとの間の差分として定義される。スラブ長沿いのスキャン信号Ｍ（ｘ）の変動を考慮した、増加質量ΔＭを判定するための修正された方法を用いることも可能である。したがって、例えば、上記のベース糸出力ＭＳの評価と同様に、対応するスラブ長の範囲内からもっとも一般的な値を選択してもよい。スラブの畝に関する値の平均値の生成も考慮の対象となる。増加質量ΔＭは、パーセンテージ値などでベース糸質量ＭＳの倍数として指定することが好ましいが、この場合、ベース糸質量ＭＳは１００％として定義することが好ましい。増加質量ΔＭは、２０％ないし５００％とされるのが一般的である。【００２１】  スラブ９２を特徴付けるための別のパラメータが、いわゆるスラブ総質量ＭＥである。これは実質的には、（ｉ）スラブ長ＬＥにわたる測定曲線Ｍ（ｘ）の積分と、（ｉｉ）このスラブ長ＬＥにわたるヤーン本体の質量ＭＳ−ＬＥとの差分である。スラブ総質量ＭＥは、前記評価部の算出に基づいて判定される。前記スラブ９２の糸数は、ファンシーヤーン質量ＭＥから算出され、前記算出は、スラブ長ＬＥによるスラブ総質量ＭＥの除算を含んでいてもよい。【００２２】  前記スラブ９２の形状もまた、判定および出力される。その形状は、棒状、三角形、段々、台形またはベル状などといった、単純な幾何学形状と照合される。前記形状はそれぞれ、図１８のように、出力部４などに出力される。【００２３】  言及されている個々のスラブの「極大値」パラメータのみならず、一本の糸または複数の糸群の全糸部分の「全体的」パラメータも存在している。このような全体的ファンシーヤーンパラメータは、平均糸数（平均糸質量）であり、これは全ての読出しに対して平均値を生成するなどによって、算出可能である。前記ベー��糸９１全ての糸数も重要である。さらなる全体的ファンシーヤーンパラメータが、スラブの平均空間発生頻度すなわち長さ単位あたりの平均スラブ数である。【００２４】  上記の想定されるさらなるファンシーヤーンパラメータは、スキャン実行時に動的に判定されることが好ましい。スラブパラメータは、出力可能に記憶される。個々のスラブに関する情報だけでなく、それらの順番に関する情報も提供できるようにするため、個々のスラブに連続した走査番号を割り当て、記憶すると好都合である。【００２５】  同一のヤーンを一度に測定できる容量センサさらには光ヤーンセンサを、スキャン部に備えると好都合である（図１）。容量センサの出力信号と光センサの出力信号とを関連付け、評価の精度を向上させるまたは正確な評価を実現させることもできる。容量測定には、比較的ノイズの少ない信号を得られるという利点がある。しかし、信号は長さ単位あたりの質量に対応しており、糸の見た目とは一致しない。このことは、前記スラブ９２の領域では、前記ベース糸９１の領域とは異なる糸密度を有するファンシーヤーンにとっても、不都合である。光測定は、実質的に可視糸径を測定し、繊維のシミュレーションには特に好適であるため、糸の見た目をより良く示せる利点がある。しかし、測定信号のノイズは容量測定信号に比べ大きい。そこで、前記二種類の出力信号を好適に関連付けることで、両測定方法の利点を享受するとともに、それらの個々の欠点を排除するまたは少なくとも抑えることができる。【００２６】  一方で、評価の結果は、上述のファンシーヤーンパラメータ、例えば最小値、最大値、平均値および／または標準偏差などの変数であってもよい。単位糸長あたりの前記スラブ９２の数は、もう一つの重要な変数である。これらの変数は、英数字で出力される。他方、評価の結果はグラフを用いて、好適な方法で出力部４に出力される。好ましい種類の表示方法が、図５〜図１２に示され、図９及び１０のみが、請求項１に定義された発明に関する。【００２７】  表示の一例として、ヒストグラム、すなわち分類された糸パラメータの分類集合別頻度をグラフ表現する。棒グラフを用いた三つの例が、図５に示されている。各グラフの縦軸は、頻度Ｈである。図５（ａ）における増加質量ΔＭ、図５（ｂ）におけるスラブ長ＬＥ、および図５（ｃ）におけるスラブ間距離Ｌｓはそれぞれ、横座標に使用されている。横座標には、線形の対数目盛またはその他の目盛が付けられている。両軸の目盛および／または縮尺目盛は、自動的に算出、入力されてもよいし、オペレーターが入力することにより選択してもよい。同様に、分類すなわち集合の幅の選択も行われ得る。ただし、必ずしも全ての集合で、同じ幅が必要なわけではない。【００２８】  図６の表示方法は、いわゆる散布図（プロット集合）である。この場合、ファンシーヤーン９または糸の一部分全てのスラブ９２全てに関する増加質量ΔＭが、スラブ長ＬＥにわたってプロットされている。各スラブ９２が、正しい位置に点としてプロットされている。この表示方法により、各スラブ９２の集合の識別が容易になる。したがって、例えば図６（ａ）からは、検査の対象となるファンシーヤーン９には、３種類の集合１１１ないし１１３、またはスラブ９２の集合が存在することが一目瞭然である。
●短く丈の低いスラブによる第一の集合１１１
●長く丈の低いスラブによる第二の集合１１２
●長く丈の高いスラブによる第三の集合１１３【００２９】  図６の散布図に従って、外れ値分析を実施する。この分析を基に、スラブ集合１１１ないし１１３の境界を定め、外れ値を除外するツールを提供することもできる。このようなツールにより、例えば散布図の部分的表面１１１．１ないし１１３．１を、図６（ｂ）に示されているように、マウスを用いてモニター上で定義することも可能となる。一つのスラブ集合１１１ないし１１３は、各部分的表面１１１．１ないし１１３．１に割り当てられている。この部分的表面は、例えば、長方形１１１．１として、円形１１２．１として、または多角形１１３．１として形成してもよい。部分的表面１１１．１ないし１１３．１の外部にある点は、外れ値の集合に分類し、さらに評価および／または表現することにより、そのとおりに特徴付けること、または考慮の対象外とすることが可能である。いずれの部分的表面も定義しない場合には、散布図の全ての点をスラブとみなし、カウントする。【００３０】  例えば、スラブ長ＬＥに対するスラブ総質量ＭＥや、増加質量ΔＭに対するスラブ総質量ＭＥなどといった他の散布図も可能である。散布図は、色彩を用いて表示してもよいが、この場合、異なる色彩が異なる測定値を表し、異なる点が異なる密度および／または集合または外れ値を表していてもよい（図９を参照）。二つの座標が図６の座標と一致しており、第三の座標が点密度に一致している、三次元表現法も同様に可能である（図９を参照）。【００３１】  個々のファンシーヤーンの標本または複数のファンシーヤーンの標本を、散布図に表すこともできる。後者の場合、異なるファンシーヤーンの標本には、別の色を用いることで、標本間の想定される相違を表してもよい。複数のファンシーヤーンの標本では、できれば、それぞれに割り当てられた色彩で、個々のファンシーヤーンの標本の結果に加え、全てのファンシーヤーンの標本の全体的結果を表示することが好ましい。【００３２】  実値とは別に、散布図上で一つまたは複数のスラブ集合ごとに、公称値または公称領域を表してもよい。公称値と実値とを、他の表示方法で比較してもよいし、単純に数値を用いて比較してもよい。このような公称値−実値間比較によって、例えば、複写の質（実値）の制御または既定のファンシーヤーン（公称値）の制御が可能となる。【００３３】  散布図ではなく、図７のような表または分類マトリックスを用いて結果を表示することも可能である。表の両軸は、表６の散布図の両軸に一致している。それぞれのスラブ９２の数が、表の各フィールドに入力される。スラブ９２の絶対数に加え、例えばパーセントまたは千単位でそれらの相対的割合を表示することも可能である。したがって、各表のフィールドには、図６に関して記述されているような、集合１１１ないし１１３と同様に、スラブ９２の集合が示されている。表のフィールドのサイズは、所望の分類に関して選択される。表のフィールドのサイズの選択では、分解能は十分微細になるが、表はそれでもなお明確であるように留意すべきである。図７の例では、比較的小さなフィールドが選択されており、それにより図６に関して記述されている三つの集合１１１ないし１１３よりも、細かい分類が可能となっている。表のフィールドには、色彩、パターンまたは灰色の階調が埋め込まれるが、可視性を向上させるため、これらをさらに別の数のスラブ９２に割り当てることができる。【００３４】  散布図（図６）だけでなく分類マトリックス（図７）でも、相互に独立して、両軸に線形の対数目盛またはその他の目盛を付けてもよい。軸の目盛および／または縮尺目盛は、自動的に算出されても、オペレーターによって選択、入力されてもよい。図７の分類マトリックスにおける表のフィールドの幅と高さ、すなわち分類の選択も同様に行われる。図８には、識別されたファンシーヤーンパラメータに関する、さらなる好ましい出力形式が示されている。これは、スラブのスラブ長ＬＥ、スラブ間距離ＬＳ、増加質量ΔＭ、径増分およびスラブ数＃の五つのパラメータに関する、五つの主カラムに細分化された表の事例である。それらの各部分に関する最初の四つの主カラムは、個々のパラメータの最小値Ｍｉｎ、
0005354407.tif 000002
表の各行には、糸全体の値または検査した糸の部分の値のほか、個々のスラブ集合１１１ないし１１３に関する値が記載されている。最小値ＬＥ、ｍｉｎ、ΔＭｍｉ
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ける集合１１１に関する値を示している。当然のことながら、表は別の方法で構成してもよい。いずれの場合も、識別されたファンシーヤーンパラメータを表を用いて示すことにより、データ数を削減できる。また、表を用いることで、関連するファンシーヤーンの特異点を早急に検出し、ファンシーヤーンどうしを容易に比較できる。【００３５】  ファンシーヤーンパラメータの評価の結果に関する別の表示方法が、図９に示されている。これは三次元（３Ｄ）における表面表現の事例である。三次元のうちの二次元に相当する二本の水平軸は、図６の散布図の場合のように、二本の水平軸がスラブ長ＬＥと増加質量ΔＭに対応している。第三の、垂直次元は、図６の散布図内の点密度または図７の数字に相当する、実値の個々の発生頻度Ｈを示している。このようにして得られた３Ｄ表面表現によって、個々のファンシーヤーン９の特異性を、山（レンジ）として視覚的に認識できる。このような二つの「山」を概観比較することで、関連するファンシーヤーンが類似した特性を備えているのか、または別の特性を備えているのか、さらには、後者の場合には、主たる相違点がどこにあるのかが早急に明らかとなる。ただし、図９の例は、図６の例とは異なるファンシーヤーンに関するものであるという点に留意されたい。図６のファンシーヤーンには、スラブ９２の三つの集合１１１ないし１１３があり、図９のファンシーヤーンには、１１４、１１５の二つの集合しかない。【００３６】  図９の三次元表現法は、二次元に縮小することも可能である。図１０には、図９の「山」を二本の水平軸ＬＥ、Ｍによって展開し、平面に投影することによって生じる図が表されている。したがって、図９の「山」１１４、１１５が「等高線」すなわち同じ頻度Ｈの線分によって表されている「マップ」が形成されている。「等高線」の代わりに、各種頻度Ｈを可視化させるため、色彩やクロスハッチを用いてもよい。【００３７】  図５ないし図１０の表示方法には、個々のスラブの順序に関する情報は考慮されていない。この情報は、図２に表現されているように、完全に測定系列で表されている。ここからは、測定変数（数値×単位）のような、増加質量、スラブ長およびスラブ間距離などの個々のヤーンパラメータを判定し、さらに、次々に発現するそれらの順序に従って、これら測定変数をリストアップすることが可能となる。縮小された測定データのこのような英数字リストは、特定の場合には有益であると考えられるが、その一方で明確さに欠ける。個々のスラブの順序に関する情報は、図１１の表示方法では完全に考慮されているが、ここでは、英数字表と比べ、図形で明確さおよび可視認識性が改良されるという利点がある。各スラブ９２と、隣接したベース糸９１には、横棒が描画されている。横棒は、二個の部分、すなわち個々のスラブ長ＬＥを表す左側の第一の長さと、個々のスラブ間距離ＬＳを表す右側の第二の長さを有する。その下側にある次の棒は、後続のスラブなどの特徴付けを行う。図１１の横棒は、当然、垂直カラムによって置き換えることも可能である。長さＬＥ、ＬＳ以外の測定変数は棒としてプロット可能であり、例えば、スラブ質量や関連するベース糸質量なども棒としてプロットするこ��ができるので、ベース糸質量がさまざまな構造化された糸では、特に利点があるであろう。二本以上のスラブパラメータ、例えば、多段スラブでは、第一のスラブ長ＬＥ、１、第二のスラブ長ＬＥ、２および関連するスラブ間距離ＬＳなどを棒またはカラムで示すことも可能である。【００３８】  図１２には、明確な方法で、少なくとも個々のスラブの順序に関する情報の一部を表す表示方法が示されている。これは、図６の場合に、集合１１１ないし１１３で幾分実現化されているようなスラブの分類を想定した、分類マトリックスの例を表している。いずれの場合も、二本の隣接したスラブ９２、９２’のペアを想定しており、それらのうちの最初のスラブ９２を「先行スラブ」と呼び、第二のスラブ９２’を「後続スラブ」と称する。横軸が先行スラブ９２を表し、縦軸が後続スラブ９２’を表している図１２の分類マトリックスに対応する入力は、各９２、９２’ペアに関するものである。図１２の仮想の例からは、実際に、前記第一の集合１１１（図６を参照）の二本のスラブと、前記第二の集合１１２の二本のスラブは連続することがないが、前記第一の集合１１１のスラブは前記第二の集合１１２のスラブの後ろに従うことは多く、前記第三の集合１１３のスラブは前記第一の集合１１１のスラブの後ろに従うことはさらに多いということを類推できるであろう。【００３９】本発明による方法では、特定のフィルタ基準に従って、図２または図４内に何らかの形で表現されているような読出しにフィルタをかけることも有利であろう。
このようなフィルタ基準には、例えば下記がある。
●ネップ、厚い箇所および／または薄い箇所などのヤーンの欠陥。したがって例えば、スイス特許第６７８１７３Ａ５号から、または米国特許第５５３７８１１Ａ号から、電気的糸クリーナーのクリアリング限界値を設定するために、座標系により、表内に想定される糸欠陥を配置する方法が知られている。座標系の横軸は欠陥箇所の質量を表し、横軸は欠陥箇所の長さを表す。クリアリングの上限と下限がこの座標系に適用される。クリアリングの上限より上方のネップと厚い箇所、さらにはクリアリングの下限より下方の薄い箇所が、自動的に糸から除去される。少なくとも一つの「クリーニング限界値」を定義することによって、本発明による方法と同様、処理を行うことも可能である。この限界値内の厚い箇所または薄い箇所をフィルタにかけ、この限界値外のスラブだけをさらに評価、および／またはグラフ表示することができる。
●スラブの特性。したがって、短いかまたは特定のスラブ長ＬＥを超えるスラブ、軽いかまたは特定のスラブ総質量ＭＥを超えるスラブ、特定のスラブ形状（図１９）を持つまたは持たないスラブなどは、フィルタにかけることができる。フィルタにかけられない残りのスラブだけがさらに評価され、グラフを用いて表現される。複数の異なるフィルタを備えることも可能であるために、例えば第一のフィルタによって短いスラブだけ、第二のフィルタによって長いスラブだけを評価、および／またはグラフ表示することができる【００４０】本発明による方法は、オペレーター側で特定のパラメータを対話形式で入力できるようにすることが好ましい。入力すべきこのようなパラメータは、上述のフィルタに関するパラメータとすることができる。評価の基準を、パラメータ、例えば定義されたベース糸質量ＭＳとして入力する。【００４１】本発明による方法では、前記方法で取得されたデータを出力するためのインタフェースを備えると有利であろう。このようなデータは、例えば、シミュレーションソフトウェアに転送される上述のようなファンシーヤーンパラメータとすることができる。したがって、シミュレーションソフトウェアは、糸から織られた、または糸から編まれたシート配列の被検糸に関するシミュレーションソフトウェアであってもよい。評価データに基づいたこのようなシミュレーションは、測定データに基づいたシミュレーションに比べ比較的迅速で、しかも簡単である。【００４２】当然のことながら、本発明は、上述の実施形態に制限されない。本発明に関する知識を有する当業者であれば、本発明の課題に属するさらに様々な変更を生み出すことが可能である。上述の、特に個々のファンシーヤーンパラメータに関する評価アルゴリズムなど、本発明による方法の個々の特徴も、本発明に従ったグラフ表示とは別に適用することもできる。本明細書は、糸質量の容量測定を焦点として述べているが、本発明は、このようなスキャンの動作原理に制限されない。実際に、おそらくは他の測定変数を用いるような他のスキャンの動作原理も、本発明による方法に従い、例えば糸径の光測定などによって、適用することも可能である。各種スキャン動作原理の組合せもまた、可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】  本発明による方法を実施するための装置の模式図である。
【図２】  ファンシーヤーンに関する一連の読出しについて、詳細には糸の質量対長さの座標を示すグラフの一例である。
【図３】  図２にプロットされている実測ヤーン質量の頻度分布を示すグラフである。
【図４】  図２のグラフの部分拡大図である。
【図５】  本発明により可能な、出力ヤーンパラメータの表示方法を示す図である。
【図６】  本発明により可能な、出力ヤーンパラメータの表示方法を示す図である。
【図７】  本発明により可能な、出力ヤーンパラメータの表示方法を示す図である。
【図８】  本発明により可能な、出力ヤーンパラメータの表示方法を示す図である。
【図９】  本発明により可能な、出力ヤーンパラメータの表示方法を示す図である。
【図１０】  本発明により可能な、出力ヤーンパラメータの表示方法を示す図である。
【図１１】  本発明により可能な、出力ヤーンパラメータの表示方法を示す図である。
【図１２】  本発明により可能な、出力ヤーンパラメータの表示方法を示す図である。
【符号の説明】
【００４４】１  装置
２  スキャン部
３  評価部
４  出力部
５  入力部
９  ファンシーヤーン
２３  第一のデータリード線
３４  第二のデータリード線
９１  ベース糸
９２  スラブ
９３  スラブ側面
９４  スラブ側面
９５  スラブ頂辺
１００  測定曲線
１０１  ノイズフロア
１０２  信号ピーク
１０３  スラブ始点
１０４  スラブ終点
１０５  ピークの極大値
１０６  スラブに隣接した薄い箇所
１１１−１１５  スラブ集合、スラブ集合
１１１．１−１１３．１  散布図の部分的領域
１２１  ベース糸に関する極大値
１２２  スラブに関する極大値
１３１  スペクトルグラフにおける分布
１３２  分布１２１における最大値
１３３  スペクトルグラフにおけるピーク
Ａ  測定曲線より下方の領域
Ｂ  青色
Ｈ  読出し頻度
ＩＭ  質量インターバル
Ｌ  周期長
ＬＥ  スラブ長
ＬＳ  スラブ間距離
ＬＥ＋ＬＳ  スラブ長とスラブ間距離の合算値
Ｍ  長さ単位あたりの質量
ＭＥ  スラブ総質量
ＭＭ  長さ単位あたりの実測質量の平均値
ＭＳ  長さ単位あたりのベース糸質量
ＭＴ  閾値
Ｒ  赤色
ｘ  長さ座標
ΔＭ  スラブ増加質量
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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